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- W44801837 abstract "La detection et le suivi du mouvement de la bouche est une etape prealable a de nombreux systemes de traitement de flux video ou d'interaction homme-machine (e. G. La lecture labiale, la reconnaissance des expressions, le maquillage en ligne). Le probleme consiste a detecter les levres dans une image et au suivi de leur mouvement dans une sequence video. Pour la tâche de detection, nous proposons deux methodes : l'une se base sur la regle de Bayes pour segmenter les levres de la peau dans une image en couleur. L'autre methode se base sur un modele actif de forme pour localiser les points caracteristiques des contours des levres. Pour la tâche de suivi, nous proposons deux methodes adaptatives : l'une peut etre consideree comme une generalisation du modele actif de forme et d'apparence. Nous construisons un modele specifique qui realise son apprentissage en ligne sur la sequence video : la forme, la texture, les caracteristiques locales de la bouche sont apprises directement a partir de la sequence. Notre methode possede plusieurs avantages : tout d'abord, l'etape d'entrainement hors ligne est complexe et prend beaucoup de temps de preparation, un apprentissage en ligne permet de l'eviter; ensuite, notre methode a la capacite de s'adapter aux nouveaux environnements; enfin, elle donne de meilleurs resultats que celles de la litterature. Ensuite, nous presentons une methode qui permet de suivre un visage parlant dans une sequence. Notre methode utilise toutes les connaissances disponibles non seulement en ligne mais aussi hors ligne. Il est connu qu'un systeme adaptatif presente un probleme de derive qui correspond a une divergence du modele qui peut s'eloigner lentement de l'objet apres un certain nombre d'images dans la sequence. Nous proposons d'utiliser un apprentissage hors ligne pour selectionner les informations pertinentes. L'experimentation montre que notre methode donne de meilleurs resultats que la methode IVT" @default.
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